Los temas clave de la IA en 2024 y su impacto en la inversión

La Competencia en Modelos de Base se Intensifica

En 2024, la competencia entre los modelos de base se ha vuelto más intensa que nunca. Datos de Chatbot Arena revelan que hace un año, los modelos de OpenAI lideraban en rendimiento, pero ahora otras compañías como Google han lanzado modelos competitivos. Este panorama, sumado al avance de los modelos de código abierto, ofrece a las empresas una mayor variedad de opciones al elegir APIs.

Disminución del Consumo de Tokens de OpenAI: A finales de noviembre del año pasado, el consumo de tokens de OpenAI representaba casi el 90% del total, pero en menos de un año, esta proporción ha disminuido a cerca del 60%, lo que indica que los usuarios están explorando diferentes modelos.
El Auge de los Modelos de Código Abierto: Evaluaciones independientes del ranking SEAL muestran que los modelos de código abierto destacan en habilidades matemáticas, seguimiento de instrucciones y robustez adversarial. El modelo Llama, en particular, se ha posicionado entre los tres mejores.

El Rápido Avance de los Modelos de Código Abierto

Los modelos de código abierto han demostrado un progreso sorprendente en múltiples áreas. La evaluación MMLU muestra que algunos modelos de código abierto con parámetros más pequeños están alcanzando el rendimiento de modelos de última generación. Hace un año, el mejor modelo pequeño, Mistral-7b, obtenía una puntuación de alrededor de 60 en esta evaluación, mientras que ahora el modelo Llama 8B ha mejorado en más de 10 puntos.

Mejora Continua: El ritmo de mejora en los modelos de código abierto es notable, lo que los convierte en una alternativa cada vez más viable a los modelos propietarios.

Los Modelos Pequeños Ofrecen Mayor Rentabilidad

La brecha entre los modelos pequeños y los modelos grandes se está reduciendo, y el precio de la inteligencia artificial también está disminuyendo significativamente. Los costos de API de los modelos insignia de OpenAI han disminuido aproximadamente entre un 80% y un 85% en el último año y medio. Esto implica que el costo de construir aplicaciones usando IA se ha reducido considerablemente.

Reducción de Costos de Desarrollo: Construir aplicaciones de IA similares a Notion o Coda ahora requiere solo unos pocos miles de dólares en costo de tokens.

La Tecnología Multimodal es el Futuro

La tecnología multimodal se está convirtiendo en una dirección importante para el desarrollo de la IA. La aparición de nuevas modalidades como el audio de baja latencia, la capacidad de ejecución y el video, están ofreciendo a los usuarios nuevas experiencias interactivas.

Mejora de la Interacción por Voz: El audio de baja latencia no es solo una característica, sino una nueva forma de interacción.
Mayor Capacidad de Ejecución de la IA: La capacidad de uso de computadora de Claude y la función de ejecución de código lanzada por OpenAI en Canvas ofrecen a los usuarios capacidades de IA más potentes.

Nuevos Avances en la Ley de Escalado

A pesar de las limitaciones de la Ley de Escalado, están surgiendo nuevos paradigmas de expansión. OpenAI parece haber encontrado formas de superar las limitaciones de la Ley de Escalado, mejorando el rendimiento de los modelos mediante técnicas como el autoaprendizaje por refuerzo (RL self-play).

Un Entorno de Inversión en IA más Racional

Aunque algunos consideran que hay una burbuja en el campo de la IA, la realidad es que la cantidad de fondos dirigidos a los laboratorios de modelos de base es considerable, mientras que la cantidad de fondos dirigidos a empresas operativas reales es relativamente razonable.

El Valor de la Capa de Aplicación es Subestimado: En el pasado, se creía que los modelos de base tenían más valor, mientras que la capa de aplicación no tenía valor. En realidad, las oportunidades en el ecosistema de la IA son muy diversas y la capa de aplicación también tiene un gran potencial.

Enormes Oportunidades para las Startups

Las oportunidades en el ecosistema de la IA van mucho más allá de los modelos de base; la capa de aplicación también alberga un gran potencial. Las innovaciones surgen constantemente, diferentes tipos de modelos destacan en diferentes áreas, la competencia en el mercado es feroz y los proyectos de código abierto están en auge.

Automatización de Servicios: La IA puede automatizar muchas tareas repetitivas, reduciendo costos y aumentando la eficiencia.
Nuevas Direcciones para Búsquedas Mejoradas: La IA puede ayudar a los usuarios a buscar y obtener información de manera más eficiente, proporcionando experiencias más personalizadas.
Democratización de Habilidades: La IA está democratizando diversas habilidades, permitiendo que más personas participen en la creación e innovación.

Direcciones de Inversión en la Ola de la IA

La infraestructura de IA (potencia computacional y datos) es una dirección importante para la inversión en la ola de la IA. A medida que la tecnología de la IA avanza, la demanda de datos expertos y más tipos de datos también está en aumento.

La Era del "Software 3.0" está Llegando

En resumen, utilizamos el término "Software 3.0" para describir esta serie de cambios. Creemos que es un replanteamiento completo que traerá enormes ventajas a una nueva generación de empresas. La velocidad de los cambios favorece a las startups.

Repensar Productos e Infraestructura: Necesitamos repensar cómo diseñamos los productos y cómo construimos la infraestructura para adaptarnos al nuevo paradigma de la IA.
Grandes Oportunidades Técnicas y Económicas: La IA ofrece enormes oportunidades técnicas y económicas que debemos aprovechar.

La Lucha entre Startups y Gigantes

¿Los frutos de la victoria acabarán fluyendo hacia las startups o hacia los gigantes existentes? Si bien los gigantes tienen canales de distribución y ventajas de datos, las startups pueden competir con mejores productos y modelos de negocio innovadores.

El Dilema del Innovador: Las empresas existentes pueden estar limitadas por el dilema del innovador, mientras que las startups pueden desafiar los modelos existentes con nuevos paradigmas de experiencia de usuario y generación de código.
La Importancia de los Datos: Las startups necesitan reflexionar sobre qué tipo de datos necesitan para mejorar la calidad de sus productos, en lugar de depender únicamente de los datos de las empresas existentes. Las empresas que logren optimizar sus productos con datos relevantes tendrán una ventaja competitiva. La innovación continua y la adaptabilidad serán clave en este entorno en constante evolución.